Методы оценки риска в инновационном бизнесе
При анализе проекта в отношении его рисков требуется прежде всего идентифицировать возможные области риска применительно к конкретному проекту. Эта задача решается обычно экспертными методами. Они позволяют в какой-то мере компенсировать недостатки имеющейся информации о разрабатываемом проекте. В частности, на этом этапе широко используют опыт экспертов и их знания о проектах-аналогах, что позволяет прогнозировать возможные зоны риска и последствия принимаемых решении.
На этапе идентификации рисков необходимо не только определить, какие риски существуют для данного проекта, но и оценить вероятность каждого из них для проекта.
Алгоритм экспертной оценки рисков проекта включает:
1) составление полного перечня возможных рисков по фазам жизненного цикла проекта;
2) экспертизу опасности каждого из рисков (измеряемой в баллах), их вероятности (измеряемой в долях единицы), важности рисков (как произведения опасности риска и вероятности его наступления);
3) ранжирование рисков по степени важности для проекта.
Различают качественный и количественный анализ рисков. Качественный анализ имеет целью определить факторы, области и виды рисков, количественный позволяет оценить отдельные риски и риск участия в проекте в целом.
Общую стратегию опенки рисков инноваций можно представить в виде алгоритма анализа риска (рис. 10.2).
При оценке рисков инноваций используют две группы факторов:
•обьективные, не зависящие непосредственно от организации (инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология, таможенные пошлины, режим наибольшего благоприятствования, наличие свободных экономических зон и т.п.):
•субьективные, характеризующие состояние организации (производственный потенциал, технический уровень, специализация, производительность, контакты и кооперативные связи, надежность контрактов и инвесторов и т. п.).
Количественный анализ можно формализовать и сформировать ряд методов: статистические, аналитические, методы экспертных оценок и методы аналогов (рис. 10.3).
Наиболее точные результаты оценки рисков дает применение статистических методов, и в частности методов статистических испытаний, которые позволяют анализировать и оценивать различные «сценарии» реализация проектов.
В особо сложных задачах для формализованного описания неопределенности используют метод Монте-Карло, относящийся к статистическим методам (рис. 10.3). Он основан на применении имитационных моделей. Последние позволяют создавать множество сценариев, учитывающих заданные ограничения на исходные переменные. Метод характерен тем. что он наиболее полно отражает все возможные неопределенности, которые могут возникнуть при выполнении проекта по каждому из возможных сценариев. Посредством ограничений, заданных в качестве исходных, он позволяет учитывать практически всю информацию, имеющуюся в распоряжении аналитика проекта.
К существенным преимуществам этого метода относится то, что он позволяет получать «интервальные» (а не «точечные») характеристики показателей эффективности проекта.
Существует и другой взгляд: на качественную и количественную оценку рисков. Так качественная оценка риска проводится преимущественно экспертными методами в условиях неопределенности и используется при сравнении ограниченного числа альтернатив принимаемых решений. Количественная оценка риска предполагает математическую оценку меры и степени риска. Полученные значения включаются в расчеты, обосновывающие экономическую эффективность принимаемых решений.
рис. 10.2 Алгоритм анализа
Качественная оценка рисков. Она осуществляется в основном посредством рейтинга.
Рейтинг — это числовой или порядковый показатель, отображающий важность или значимость определенного объекта или явления. Рейтинговый метод — это метод качественной оценки на основе форматизации экспертных методов, который позволяет упорядочивать риски по анализируемым факторам.
Одной из первых и самой простой формой проведения рейтинговой оценки стал так называемый ранкинг (ranking — ранжирование). Ранжирование предполагает упорядочивание оцениваемых объектов в порядке возрастания или убывания их качеств. Ранжирование может осуществляться несколькими методами, но достаточно часто в их основе лежат экспертные мнения— суждения специалистов об оцениваемом объекте.
Количественная оценка рисков. В этом случае проводят математическую оценку рисков и определяют меру риска.
Математическая оценка рисков. При оценке риска вполне обосновано применение аппарата математической статистики и теории вероятностей
Для рисковых инноваций в первую очередь оценивается параметр наиболее ожидаемого результата (r,). определяемый по формуле:
где r; — i-й возможный результат инновации;
р; — вероятносты-го результата;
n — число возможных результатов.
Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать вариацию var— разброс возможных результатов инновационной операции относительно ожидаемого значения (математического ожидания). Этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата:
Для оценки риска используется также показатель среднего линейного отклонения о, который иногда называют дисперсией:
Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя стандартного
отклонения, или колеблемости:
Чем выше коэффициент вариации, или колеблемость, тем более рискованной считается инвестиция.
Мера риска.Используемая в процессе принятия управленческих решений экономическая оценка меры риска показывает возможные потери либо в результате оцениваемой производственно- хозяйственной или финансовой деятельности, либо вследствие неблагоприятного изменения состояния внешней среды. В зависимости от конкретных условий принятие решения мера риска может оцениваться либо как наиболее реальный негативный результат, либо как пессимистическая оценка возможного результата. Если для описания риска адекватно применение нормального распределения, то мера риска соответственно может оцениваться как математическое ожидание:
где Мр — мера риска;
М, — наиболее ожидаемый результат (математическое ожидание);
x«— размер потерь в ходе i-ro наблюдения;
р; — вероятность возникновения потерь в результате ~-го наблюдения;
v; — число случаев наблюдения i-ro результата;
n — обшее число наблюдаемых результатов.
Если показатель меры риска используется как пессимистическая оценка результата, то применяется формула максимально возможного негативного отклонения — «три сигмы»:
Однако мера риска может быть менее М, — 3o:, если максимальные потери реально менее расчетного значения. В этом случае мера риска совпадает с максимальными потерями в результате реализации инновационного проекта.
Чтобы получить общую оценку риска, используются следующие правила:
1) правило поглощения рисков — если риски относятся к одной области деятельности и!или их мера совпадает, но проявление негативных факторов происходит независимо один от другого, вероятность их проявления оценивается по максимальному значению:
где Р, — общая степень риска в данной области;
р; — степень частных-.рисков в данной области;
2) правило математического сложения рисков — если риски относятся к разным областям деятельности и/или их меры различаются, но проявление негативных факторов происходит независимо один от другого, вероятность их проявления р, оценивается по правилам для суммы
вероятностей независимых событий, а мера риска Мр, оценивается как среднеарифметическая; для двух факторов имеем:
где М»; — частная мера риска в данной области;
3) правило логического сложения рисков — если риски относятся к разным областям деятельности и / или их меры риска различаются, а негативные факторы проявляются в зависимости один от другого, вероятность их проявления оценивается на основе правила логического сложения:
где q, — оценка риска для ~-го события;
п — число факторов.
Степень риска может рассчитываться как сумма произведений риска одною события на шансы других:
где р; — степень риска для i-ro случая;
q; — оценка шанса для i-ro случая (q, = 1 — р;).
Если мера риска предшествовавшею этапа инновационного проекта перекрывает меру риска последующего, непосредственно связанного с первым, то второй исключается из расчетов; в противном случае учитывается только риск второго этапа.
Задача 10.1.Инновационная компания разработала новый витамин, стимулирующий творческую активность персонала. Затраты на проведение исследований и испытаний препарата составили 20 тыс. руб. К препарату проявили интерес две фармацевтические компании. Они готовы купить сырье для производства витамина за 40 тыс. руб. Себестоимость сырья для фирмы-инноватора составит 10 тыс. руб. Вероятность того, что компании купят или не купят сырье, одинакова: 50: 50.
Матрица возможных результатов инновационной деятельности (тыс. руб.)
Определить ожидаемый доход от инновации и показатели, характеризующие риск.
Задача 10.2.При изучении статистики освоения новой продукции были получены следующие данные:
Определить меру риска как наиболее ожидаемый негативный результат.
Задача 10.3. Предварительная оценка результатов инновационного проекта создания консалтингового подразделения аудиторской компании показала, что наиболее ожидаемый доход от этой инновации составит 700 тыс. руб.. но точность расчетов (стандартное отклонение, колеблемость) составляет 40%.
